Naukowcy od wieków starają się odnaleźć proste prawa rządzące pozornie chaotycznym światem. Dziś, w dobie ogromnych zbiorów danych, z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Badacze z Duke University opracowali nowe narzędzie AI, które potrafi wydobyć klarowne i zrozumiałe reguły z najbardziej skomplikowanych dynamicznych systemów spotykanych w przyrodzie i technologii. To podejście, inspirowane dokonaniami wielkich „dynamicystów” takich jak Newton, może zrewolucjonizować sposób, w jaki badamy wszystko – od wzorców pogodowych po sygnały biologiczne.
Most między danymi a zrozumieniem
Kluczowym wyzwaniem współczesnej nauki nie jest już brak informacji, lecz umiejętność ich sensownego uproszczenia. Możemy zbierać gigabajty danych o ewolucji systemu, ale bez narzędzi do przekształcenia tego w zwarte równania, odkrywanie praw pozostaje trudne. Nowy framework AI ma za zadanie zbudować pomost między surowymi danymi a uproszczonymi modelami, na których polegają naukowcy.
Od armatniej kuli do ukrytych zmiennych
Klasycznym przykładem takiego uproszczenia jest fizyka. Trajektoria pocisku zależy od dziesiątek czynników: prędkości, kąta, oporu powietrza, wiatru, temperatury. Mimo tej złożoności, jej ruch można z dobrym przybliżeniem opisać prostym, liniowym równaniem wykorzystującym tylko prędkość i kąt startu. Nowa SI idzie o krok dalej: potrafi analizować systemy nieliniowe obejmujące setki czy tysiące oddziałujących na siebie zmiennych i zredukować je do zbioru prostszych reguł o znacznie mniejszej liczbie wymiarów.
Matematyczna inspiracja i działanie AI
Podstawą teoretyczną dla tego osiągnięcia jest koncepcja zaproponowana już w latach 30. XX wieku przez matematyka Bernarda Koopmana. Wykazał on, że złożone systemy nieliniowe można przedstawić za pomocą modeli liniowych. Problem w tym, że takie reprezentacje często wymagają skonstruowania tysięcy równań – zadania przerastającego ludzkie możliwości. Tutaj wkracza sztuczna inteligencja.
Jak system redukuje złożoność
Opracowane narzędzie analizuje dane szeregów czasowych z eksperymentów i identyfikuje w nich najbardziej znaczące wzorce zmian. Łączy techniki głębokiego uczenia z ograniczeniami inspirowanymi prawami fizyki, aby zawęzić opis systemu do znacznie mniejszego zestawu kluczowych zmiennych. Efektem jest kompaktowy model, który zachowuje się matematycznie jak system liniowy, jednocześnie wiernie oddając rzeczywistą złożoność zjawiska.
Testy i interpretowalność
Aby zweryfikować swoje podejście, zespół przetestował je na różnorodnych systemach: od wahadła i nieliniowych obwodów elektrycznych po modele klimatyczne i symulacje obwodów neuronowych. We wszystkich przypadkach AI konsekwentnie odkrywała niewielką liczbę ukrytych zmiennych sterujących zachowaniem systemu. Powstałe modele były często ponad dziesięciokrotnie mniejsze niż te tworzone wcześniejszymi metodami uczenia maszynowego, nie tracąc przy tym na trafności długoterminowych przewidywań.
„To, co wyróżnia tę metodę, to nie tylko dokładność, ale i interpretowalność. Kiedy model liniowy jest zwarty, proces odkrycia naukowego można naturalnie połączyć z istniejącymi teoriami i metodami, które ludzcy naukowcy rozwijali przez milenia. To jak połączenie naukowców-AI z naukowcami-ludźmi” – mówi Boyuan Chen, dyrektor General Robotics Lab na Duke University.
Wykraczając poza przewidywania: stabilność i ostrzeżenia
Framework nie służy wyłącznie do prognozowania przyszłych stanów systemu. Potrafi również identyfikować stany stabilne, zwane atraktorami, do których system naturalnie dąży w czasie. Rozpoznanie tych punktów jest kluczowe dla oceny, czy system działa normalnie, powoli dryfuje, czy zbliża się do stanu niestabilności, który może oznaczać awarię.
Mapowanie nowego krajobrazu
Dla badacza dynamiki odnalezienie tych struktur jest jak naniesienie charakterystycznych punktów orientacyjnych na mapę nieznanego terenu. Znajomość położenia stabilnych punktów pozwala uporządkować i zrozumieć zachowanie całego systemu. Metoda okazuje się szczególnie cenna w sytuacjach, gdy tradycyjne równania są nieznane, niekompletne lub zbyt skomplikowane, by je wyprowadzić.
„Nie chodzi tu o zastąpienie fizyki” – wyjaśnia Sam Moore, główny autor badania. „Chodzi o rozszerzenie naszej zdolności do wnioskowania na podstawie danych, gdy fizyka jest nieznana, ukryta lub zbyt uciążliwa, by ją zapisać”.
Przyszłość: w kierunku maszynowych naukowców
Prace zespołu z Duke University wpisują się w szerszą wizję rozwoju „maszynowych naukowców” (machine scientists), którzy będą wspierać automatyzację odkryć naukowych. Łącząc nowoczesną sztuczną inteligencję z matematycznym językiem systemów dynamicznych, otwierają drogę do przyszłości, w której AI nie tylko rozpoznaje wzorce, ale aktywnie pomaga odsłaniać fundamentalne zasady rządzące światem fizycznym i systemami biologicznymi.
Kolejne kroki rozwoju
Naukowcy planują dalszy rozwój frameworku. Jednym z kierunków jest wykorzystanie go do aktywnego wspierania projektowania eksperymentów – system mógłby sugerować, jakie dane zbierać, aby jak najszybciej i najefektywniej odsłonić strukturę badanego zjawiska. Kolejnym wyzwaniem będzie zastosowanie metody do bogatszych form danych, takich jak nagrania wideo, dźwięk czy sygnały z kompleksowych systemów biologicznych.
Opracowanie to pokazuje ewolucję roli sztucznej inteligencji w nauce. Przestaje być ona jedynie narzędziem do przetwarzania danych czy rozpoznawania obrazów. Staje się aktywnym partnerem w poszukiwaniu prostoty ukrytej pod powierzchnią chaosu, tłumacząc skomplikowane dane na język zrozumiałych reguł – język, którym od wieków posługuje się nauka.
